[发明专利]一种具有不完全CSI的大型多天线网络能效资源分配方法有效
| 申请号: | 201610843944.4 | 申请日: | 2016-09-23 | 
| 公开(公告)号: | CN106357315B | 公开(公告)日: | 2019-07-26 | 
| 发明(设计)人: | 郭希娟;常征;王中宇 | 申请(专利权)人: | 燕山大学 | 
| 主分类号: | H04B7/06 | 分类号: | H04B7/06;H04W52/24;H04W72/04 | 
| 代理公司: | 秦皇岛一诚知识产权事务所(普通合伙) 13116 | 代理人: | 李合印 | 
| 地址: | 066004 河北省*** | 国省代码: | 河北;13 | 
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| 摘要: | 本发明公开了一种具有不完全CSI的大型多天线网络能效资源分配方法,采用能量收集的方法对用户设备进行充电,用户设备利用收集的能量给基站传送数据;采用N根天线搭配多天线系统,构建块衰落信道模型,对块衰落信道模型进行信道估计,得到基站与用户设备之间的估计信道容量;基于全面考虑收发端的功率消耗以及电路损耗,分析并得出了使得能量效率最优化的天线选择算法,使得多天线系统的能量效率有极大提高。本发明的方法在不完备信道估计下采用能量收集技术,天线选择算法以及资源分配优化算法有效地提高了多天线网络的能量效率。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 具有 不完全 csi 大型 天线 网络 能效 资源 分配 方法 | ||
【主权项】:
                1.一种具有不完全CSI的大型多天线网络能效资源分配方法,主要包括用户设备、基站、天线,其特征在于,所述方法包括以下步骤:(1)步骤1,基站(BS)通过信道估计器对块衰落信道进行训练估计,得到估计后的信道;其中,估计后的信道为:![]() 其中,
其中,![]() 代表估计后的BS和用户之间的信道矩阵,H代表在BS和用户设备之间完备的信道,ΔE代表估计误差,并且有
代表估计后的BS和用户之间的信道矩阵,H代表在BS和用户设备之间完备的信道,ΔE代表估计误差,并且有![]() (2)步骤2,利用无线功率传输的方式,用户设备从基站收集能量;其中,将基站和用户设备之间的通信划分为两个时间段,在第一个时间段内,基站通过无线功率传输(WPT)为用户充电,在第二时间段,用户利用收集到的能量将信息传送至基站;根据能量守恒定律,用户在第一时间段内收集到的能量为:
(2)步骤2,利用无线功率传输的方式,用户设备从基站收集能量;其中,将基站和用户设备之间的通信划分为两个时间段,在第一个时间段内,基站通过无线功率传输(WPT)为用户充电,在第二时间段,用户利用收集到的能量将信息传送至基站;根据能量守恒定律,用户在第一时间段内收集到的能量为:![]() 其中,η代表用户将收集的功率转化为电能存储起来的转化效率,α代表BS和用户设备之间依赖于距离产生的路径损耗,Pt代表BS端的发送功率,β是能源波束成形矩阵,有
其中,η代表用户将收集的功率转化为电能存储起来的转化效率,α代表BS和用户设备之间依赖于距离产生的路径损耗,Pt代表BS端的发送功率,β是能源波束成形矩阵,有![]() τ表示在一个时间块中第一段的时间;(3)步骤3,考虑信道中不完备CSI的情况,计算多天线系统中当发送天线数为N时的信道容量;在不完备信道估计的前提下,计算得出多天线中当发送天线数量为N且N>>1时上行链路的互信道容量:
τ表示在一个时间块中第一段的时间;(3)步骤3,考虑信道中不完备CSI的情况,计算多天线系统中当发送天线数为N时的信道容量;在不完备信道估计的前提下,计算得出多天线中当发送天线数量为N且N>>1时上行链路的互信道容量:![]() 其中,T表示上行和下行链路一个时段的总时间,
其中,T表示上行和下行链路一个时段的总时间,![]() 是高斯白噪声的方差,
是高斯白噪声的方差,![]() 是信道估计误差的方差,Δh服从复高斯分布(Complex Normal Distribution),即
是信道估计误差的方差,Δh服从复高斯分布(Complex Normal Distribution),即![]() (4)步骤4,考虑信道中不完备CSI的情况,计算多天线系统中加入天线选择技术后最优天线数为L时的信道容量;在不完备信道估计的前提下,计算得出多天线系统中当发送天线总数为N且N>>1选择出的最优天线数为L时上行链路的信道容量:
(4)步骤4,考虑信道中不完备CSI的情况,计算多天线系统中加入天线选择技术后最优天线数为L时的信道容量;在不完备信道估计的前提下,计算得出多天线系统中当发送天线总数为N且N>>1选择出的最优天线数为L时上行链路的信道容量:![]() (5)步骤5,建立功率损耗模型,并基于天线选择后的信道容量和功率损耗模型建立能量效率模型;功率损耗模型为:U(Pt,τ,L)=(LPbs+Puser)T+Ptτ其中,Pbs是BS端每根天线的功率损耗,Puser是用户端的功率损耗,分别由下面两个公式表示:Ρuser=2Ρsyn+ΡLNA+Ρmix+ΡIFA+Ρfilr+ΡADCΡbs=ΡDAC+Ρmix+ΡfiltΡDAC,Ρmix,Ρfilt,Ρsyn,ΡLNA,ΡIFA,Ρfilr,ΡADC分别表示数模转换器、混频器、发送滤波器、频率合成器、低噪声放大器、音频放大器、滤波器和模数转换器的功率损耗;基于功率损耗模型,进一步计算能量效率模型:
(5)步骤5,建立功率损耗模型,并基于天线选择后的信道容量和功率损耗模型建立能量效率模型;功率损耗模型为:U(Pt,τ,L)=(LPbs+Puser)T+Ptτ其中,Pbs是BS端每根天线的功率损耗,Puser是用户端的功率损耗,分别由下面两个公式表示:Ρuser=2Ρsyn+ΡLNA+Ρmix+ΡIFA+Ρfilr+ΡADCΡbs=ΡDAC+Ρmix+ΡfiltΡDAC,Ρmix,Ρfilt,Ρsyn,ΡLNA,ΡIFA,Ρfilr,ΡADC分别表示数模转换器、混频器、发送滤波器、频率合成器、低噪声放大器、音频放大器、滤波器和模数转换器的功率损耗;基于功率损耗模型,进一步计算能量效率模型:![]() (6)步骤6,利用基于二分查找的天线选择算法和最优化资源分配算法,通过拉格朗日乘子法对能量效率模型进行时间和发送功率的联合优化,得到最优的天线数和最优的能效值;(7)步骤7,根据最优能量效率得到最优的发送功率;获取最优能效对应的最优发送功率如下式:
(6)步骤6,利用基于二分查找的天线选择算法和最优化资源分配算法,通过拉格朗日乘子法对能量效率模型进行时间和发送功率的联合优化,得到最优的天线数和最优的能效值;(7)步骤7,根据最优能量效率得到最优的发送功率;获取最优能效对应的最优发送功率如下式:![]() 其中,公式中的X1~X5为:
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